package leetcode.top100;

import java.util.Arrays;

/**
 * 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋，每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都围成一圈，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
 * <p>
 * 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你在不触动警报装置的情况下，能够偷窃到的最高金额。
 * <p>
 * 示例 1:
 * <p>
 * 输入: [2,3,2]
 * <p>
 * 输出: 3
 * 解释: 你不能先偷窃 1 号房屋（金额 = 2），然后偷窃 3 号房屋（金额 = 2）, 因为他们是相邻的。
 * <p>
 * 示例 2:
 * <p>
 * 输入: [1,2,3,1]
 * <p>
 * 输出: 4
 * <p>
 * 解释: 你可以先偷窃 1 号房屋（金额 = 1），然后偷窃 3 号房屋（金额 = 3）。
 * <p>
 *      偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。
 * @date 2020/4/5 17:22
 * {dp,贪心}
 * {@link Code198_打家劫舍}
 * {@link Code213_打家劫舍2}
 * {树形dp}
 * {@link Code337_打家劫舍3}
 */
public class Code198_打家劫舍 {
    public int rob(int[] nums) {
        if(nums == null || nums.length == 0) return 0;
//        return Math.max(process1(nums,0,0),process1(nums,1,0));
        return process2(nums);
    }



    //方式1：暴力计算
    private int process1(int[] nums, int index, int sum) {
        if(index >= nums.length) return sum;
        //对于当前位置i，可以跳2步，或者3步
        int next1 = process1(nums,index+2,nums[index]);
        int next2 = process1(nums,index+3,nums[index]);
        return sum + Math.max(next1,next2);
    }
    //方式2：记忆性回溯。从固定位置开始所能获得的最大利润固定
    private int process2(int[] nums) {
        int[]memo = new int[nums.length];
        Arrays.fill(memo,-1);
        int next1 = doProcess2(nums,memo,0,0);
        int next2 = doProcess2(nums,memo,1,0);
        return Math.max(next1,next2);
    }

    private int doProcess2(int[] nums, int[]memo,int index, int sum) {
        if(index >= nums.length) return sum;
        if(memo[index] != -1){
            return sum + memo[index];
        }
        //对于当前位置i，可以跳2步，或者3步
        int next1 = doProcess2(nums,memo,index+2,nums[index]);
        int next2 = doProcess2(nums,memo,index+3,nums[index]);
        memo[index] = Math.max(next1,next2);
        return sum + memo[index];
    }

    //方式3：DP，dp[i]表示到达第i号房间能获取的最大利润
    // 从后往前dp,略。
    private int dp(int[]nums){
        int[]dp = new int[nums.length];
        if(nums.length <= 2){
            return nums.length == 1? nums[0]:Math.max(nums[0],nums[1]);
        }
        dp[0] = nums[0];
        dp[1] = nums[1];
        //如果来到2，受益最大的只能是从0然后到2
        dp[2] = nums[2] + nums[0];
        for (int i = 3; i < nums.length; i++) {
            dp[i] = nums[i]+Math.max(dp[i-2],dp[i-3]);
        }
        return Math.max(dp[nums.length-1],dp[nums.length-2]);
    }

    /**
     * 方式4：
     * 从前往后dp，当前n位置的最大值只有两种可能：
     * 1)n-2位置最大值 + nums[n]
     * 2)n-1位置最大值。
     * 取二者最大。
     * <p>
     * dp方程：
     * f[i] = Math.max(f[i-1],f[i-2]+num)
     * 类似斐波那契数列。
     */
    private static int dp2(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        int[] dp = new int[len + 1];
        //
        dp[0] = 0;
        //nums[0]
        dp[1] = nums[0];
        for (int i = 2; i <= len; i++) {
            //DP[i]位置 对应nums[i-1]位置
            dp[i] = Math.max(dp[i - 2] + nums[i - 1], dp[i - 1]);
        }
        return dp[len];
    }
    //方式5：对方式4的空间优化，dp[i]只和dp[i-1],dp[i-2]有关
    private static int dp3(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        int f1 = 0;
        int f2 = 0;
        int f3 = 0;
        for (int num : nums) {
            f3 = Math.max(f1 + num, f2);
            f1 = f2;
            f2 = f3;
        }
        return f3;
    }
}
